Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
<record>
<leader>00000cam a22000004b 4500</leader>
<controlfield tag="001">MAP20220029117</controlfield>
<controlfield tag="003">MAP</controlfield>
<controlfield tag="005">20221024153343.0</controlfield>
<controlfield tag="008">211217s2022 esp|||| ||| ||spa d</controlfield>
<datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">MAP</subfield>
<subfield code="b">spa</subfield>
<subfield code="d">MAP</subfield>
</datafield>
<datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">6</subfield>
</datafield>
<datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20220009003</subfield>
<subfield code="a">Sánchez Sardaña, Marcos</subfield>
</datafield>
<datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
<subfield code="a">Modelo predictivo de venta cruzada en productos de Vida y Salud : Random Forest vs XGBoost</subfield>
<subfield code="c">Marcos Sánchez Sardaña</subfield>
</datafield>
<datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">Madrid</subfield>
<subfield code="b">Universidad Carlos III de Madrid</subfield>
<subfield code="c">2022</subfield>
</datafield>
<datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">76 p.</subfield>
</datafield>
<datafield tag="500" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo, Jesús Ramón Simón del Potro Curso 2021-2022</subfield>
</datafield>
<datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="a">Este trabajo presenta un estudio comparado de dos modelos predictivos de venta cruzada en el contexto del mundo asegurador entre productos de Vida y Salud. En concreto, el presente estudio comparado se ha realizado sobre dos sistemas de aprendizaje automático supervisados (Random Forest y XGBoost) aplicados a la cartera de la compañía aseguradora ASESUISA Seguros SURA de El Salvador con los objetivos, tanto de desarrollar una metodología, como de comparar ambos modelos, y determinar que algoritmo predice mejor los potenciales clientes objetivos en el caso de una campaña de venta cruzada y así optimizar los recursos y esfuerzos de las compañías. Para ello se han empleado dos carteras durante el período de 2015 a 2020, una de Vida Individual y otra de Salud. Los resultados empíricos proporcionan conclusiones interesantes para la venta cruzada como el perfil de los clientes</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20120009547</subfield>
<subfield code="a">Venta cruzada</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080598358</subfield>
<subfield code="a">Productos de seguros</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080570590</subfield>
<subfield code="a">Seguro de vida</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080573867</subfield>
<subfield code="a">Seguro de salud</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080592059</subfield>
<subfield code="a">Modelos predictivos</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20170005476</subfield>
<subfield code="a">Machine learning</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080601492</subfield>
<subfield code="a">Estudios comparativos</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080592011</subfield>
<subfield code="a">Modelos actuariales</subfield>
</datafield>
<datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
<subfield code="0">MAPA20080664510</subfield>
<subfield code="a">Trabajos de investigación</subfield>
</datafield>
<datafield tag="651" ind1=" " ind2="1">
<subfield code="0">MAPA20080638269</subfield>
<subfield code="a">El Salvador</subfield>
</datafield>
<datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20140014897</subfield>
<subfield code="a">Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel</subfield>
</datafield>
<datafield tag="700" ind1="1" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20160001525</subfield>
<subfield code="a">Simón del Potro, Jesús Ramón</subfield>
</datafield>
<datafield tag="710" ind1="2" ind2=" ">
<subfield code="0">MAPA20080455026</subfield>
<subfield code="a">Universidad Carlos III de Madrid</subfield>
</datafield>
<datafield tag="830" ind1=" " ind2="0">
<subfield code="0">MAPA20160014013</subfield>
<subfield code="a">Trabajos Fin de Master</subfield>
</datafield>
<datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
<subfield code="q">application/pdf</subfield>
<subfield code="w">1117357</subfield>
<subfield code="y">Recurso electrónico / Electronic resource</subfield>
</datafield>
</record>
</collection>